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    閥門預(yù)測性維修技術(shù)進(jìn)展

    2023-12-06 08:50:10常露丹蔣永兵劉柏圻郝嬌山
    流體機(jī)械 2023年10期
    關(guān)鍵詞:預(yù)測性維修策略閥門

    張 健,常露丹,蔣永兵,劉柏圻,郝嬌山

    (重慶川儀調(diào)節(jié)閥有限公司,重慶 400707)

    0 引言

    閥門是管路流體輸送系統(tǒng)中的控制部件,用來控制管路中流體的通斷、流向、流量、壓力和溫度等,具有導(dǎo)流、截止、節(jié)流、止回、分流或溢流卸壓等功能。閥門在石油、化工、電力、制藥、核能等領(lǐng)域均有廣泛的應(yīng)用[1]。2016 年,湖北某發(fā)電有限責(zé)任公司相關(guān)員工在進(jìn)行熱能調(diào)試時(shí)高壓蒸汽管道突然破裂,造成21 人死亡、5 人受傷(其中3 人重傷)的重大安全事故,經(jīng)調(diào)查發(fā)現(xiàn),事故由鍋爐蒸汽出口處主管道流量計(jì)閥門的焊縫開裂導(dǎo)致,最后造成嚴(yán)重的人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失。據(jù)統(tǒng)計(jì),在全球每年發(fā)生的重大工業(yè)事故中,大約30%是由于閥門故障所致[2]。接近50%的閥門定期維修是非必要的,甚至有20%的定期維修對閥門是有害的,所以及時(shí)發(fā)現(xiàn)閥門的潛在故障并制定合理有效的閥門檢維修計(jì)劃對閥門本身以及整個(gè)工業(yè)系統(tǒng)都是非常重要的[3]。

    當(dāng)前對閥門的健康監(jiān)測以及預(yù)測性維修已經(jīng)在閥門制造商、閥門使用單位中形成了共識(shí)。通過閥門的健康監(jiān)測能夠有效預(yù)測閥門故障的發(fā)生,及時(shí)制定應(yīng)對措施有效避免意外停機(jī),并且可以獲得巨大的經(jīng)濟(jì)效益?;诖?,本文詳細(xì)地闡述了閥門預(yù)測性維修研究和閥門故障診斷技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀以及閥門預(yù)測性維修面臨的困難和未來的發(fā)展方向。

    1 閥門預(yù)測性維修研究現(xiàn)狀

    1.1 概述

    維修通常分為傳統(tǒng)反應(yīng)式維護(hù)(RM)、預(yù)防性維護(hù)(PM)和預(yù)測性維修(PdM)3 類。RM[4]是只有當(dāng)設(shè)備發(fā)生故障或運(yùn)行故障時(shí)才會(huì)執(zhí)行維修設(shè)備的維護(hù)操作。PM[5]也稱為計(jì)劃維護(hù),它可以降低維修成本和計(jì)劃外停機(jī)時(shí)間,但可能導(dǎo)致不必要的維修或?yàn)?zāi)難性故障。PdM 也稱為預(yù)測性維護(hù)[6],能夠在設(shè)備不停機(jī)的情況下進(jìn)行檢測、隔離和識(shí)別設(shè)備和組件的前身和初期故障,監(jiān)測和預(yù)測故障的進(jìn)展,并提供決策支持以制定維護(hù)計(jì)劃,能夠有效減少維修成本和提高維修可靠性[7]。維修的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效益的最大化,不同的設(shè)備所匹配的最佳維修方式也不盡相同,例如只起關(guān)斷作用的家用水龍頭就完全沒有必要通過增設(shè)傳感器的方式進(jìn)行預(yù)測性維修,只需要采用“搶修”的方式就完全能夠滿足日常需求并實(shí)現(xiàn)效益的最大化。圖1 示出不同檢修方式所對應(yīng)的投入成本趨勢對比[7],雖然并不適用于所有設(shè)備,但仍能夠說明為什么要進(jìn)行預(yù)測性維修技術(shù)的研究。表1 中則列舉了各種維修方式所適用的工況以及優(yōu)缺點(diǎn)。

    表1 不同維修技術(shù)優(yōu)缺點(diǎn)及適用工況對比Tab.1 Comparison of advantages and disadvantages of different maintenance technologies and applicable working conditions

    圖1 各種維修技術(shù)費(fèi)用對比Fig.1 Comparison of various maintenance technology costs

    閥門維修的整體邏輯如圖2 所示。

    圖2 閥門維修整體邏輯Fig.2 Overall logic of valve maintenance

    預(yù)測性維修技術(shù)需要基于檢維修數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)檢測數(shù)據(jù)作為預(yù)測判斷的基礎(chǔ),再基于該部分?jǐn)?shù)據(jù)通過故障診斷模型對設(shè)備可能存在的故障進(jìn)行預(yù)測,最后結(jié)合現(xiàn)場實(shí)際情況制定合理的檢維修策略。所以想要實(shí)現(xiàn)預(yù)測性維修,需要同時(shí)發(fā)展?fàn)顟B(tài)檢測裝置、故障識(shí)別算法以及檢維修策略等相關(guān)技術(shù)。

    1.2 狀態(tài)檢測手段研究現(xiàn)狀

    常見的狀態(tài)檢測手段包括溫度、位移、介質(zhì)流量、介質(zhì)壓力等,相關(guān)的檢測手段已經(jīng)較為成熟,本文僅對近期發(fā)展較為快速的其他檢測技術(shù)進(jìn)行介紹。

    (1)振動(dòng)檢測技術(shù)。

    振動(dòng)檢測技術(shù)在設(shè)備預(yù)測性維修中非常重要且應(yīng)用十分廣泛,該技術(shù)通過振動(dòng)傳感器不僅能夠監(jiān)測設(shè)備的運(yùn)行,還可以在發(fā)現(xiàn)異常情況后對設(shè)備的故障進(jìn)行分析和診斷[8-12]。蔣愛國等[13]提出了一種多模態(tài)堆疊自動(dòng)編碼器模型(MSAE),分別運(yùn)用電流傳感器和加速度傳感器獲取電流信號和電機(jī)在垂直方向上的振動(dòng)信號。商建云等[14]基于振動(dòng)檢測實(shí)現(xiàn)了對先導(dǎo)溢流閥的故障檢測。振動(dòng)檢測技術(shù)以往在往復(fù)式運(yùn)動(dòng)裝備應(yīng)用較多,但在閥門設(shè)備中應(yīng)用較少,除閥門設(shè)備振動(dòng)參數(shù)較難與明確故障進(jìn)行關(guān)聯(lián)外,還有一個(gè)重要的因素在于常規(guī)振動(dòng)檢測裝備(加速度傳感器)以及振動(dòng)信號處理設(shè)備較為昂貴。但隨著國內(nèi)相關(guān)技術(shù)的發(fā)展,振動(dòng)檢測設(shè)備的成本已經(jīng)大幅降低,并出現(xiàn)了國產(chǎn)非接觸式激光振動(dòng)測試設(shè)備。此類技術(shù)的發(fā)展為振動(dòng)檢測技術(shù)在閥門故障診斷中的應(yīng)用提供了可能。需要指出理論上振動(dòng)傳感器所采集的加速度數(shù)據(jù)可以變化為位移、速度等多種信號,但實(shí)際操作過程中使用最多的是經(jīng)過變換后的頻域信號。但因?yàn)轭l域信號與故障之間直接建立對應(yīng)關(guān)系較為困難,所以使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工智能等模糊算法在此類領(lǐng)域應(yīng)用較為廣泛。

    (2)紅外檢測技術(shù)。

    通過溫度檢測能夠?qū)﹂y門的內(nèi)漏、外漏、開啟等實(shí)際工況進(jìn)行檢測,但布置大量常規(guī)溫度傳感器的方式并不現(xiàn)實(shí),所以逐步發(fā)展出了利用紅外成像原理進(jìn)行大范圍泄漏檢測的相關(guān)技術(shù)。紅外檢測技術(shù)近年來得到快速的發(fā)展,特別是近3年,紅外儀傳感相關(guān)檢測設(shè)備的國產(chǎn)化率快速提升[15-18],相關(guān)檢測設(shè)備價(jià)格的大幅降低促使紅外檢測設(shè)備在閥門故障診斷中得到規(guī)?;瘧?yīng)用成為了可能。紅外檢測技術(shù)不但能夠?qū)Ω邷亟橘|(zhì)的外漏進(jìn)行識(shí)別,對閥門內(nèi)漏同樣具有一定的識(shí)別能力。郭秀林等[19]利用熱成像儀對閥門內(nèi)漏情況進(jìn)行檢測,由于其檢測迅速而直觀,在電力系統(tǒng)中展現(xiàn)出較好的應(yīng)用前景,該技術(shù)的應(yīng)用對提高機(jī)組的熱經(jīng)濟(jì)性、實(shí)現(xiàn)節(jié)能降耗具有重要的意義。張奇[20]系統(tǒng)地介紹了紅外泄漏檢測技術(shù)在介質(zhì)泄漏方向的應(yīng)用。但紅外檢測技術(shù)只能進(jìn)行定性分析,無法對泄漏量進(jìn)行定量判斷,且實(shí)際操作效果受操作環(huán)境影響較大,高溫、陰雨、濕度較大、大風(fēng)等自然情況都會(huì)對檢測判斷產(chǎn)生巨大影響。另外,當(dāng)介質(zhì)溫度與環(huán)境溫度相近時(shí)也較難發(fā)現(xiàn)泄漏的存在。

    (3)聲發(fā)射測量技術(shù)。

    聲發(fā)射技術(shù)通過檢測泄漏過程中產(chǎn)生的高頻振動(dòng)信號實(shí)現(xiàn)對泄漏的檢測[21-23],在管道泄漏檢測及閥門檢測中均有一定的應(yīng)用。郭亞軍[24]介紹了該技術(shù)在管道泄漏中的應(yīng)用,并介紹了該技術(shù)在泄漏檢測中的成本優(yōu)勢??椎逻B等[25]借助美國聲學(xué)公司的泄漏專用傳感器IS-9203B 對閥門的泄漏進(jìn)行檢測研究。張忠政等[26]則借助該技術(shù)對安全閥的泄漏進(jìn)行了檢測研究。張少博等[27]基于聲壓測量技術(shù)研究了故障閥門的聲學(xué)特性,該方法可以有效、簡便地檢測閥門故障,并且該方法可以推廣到其他使用閥門的供應(yīng)系統(tǒng)中。鄒兵等[28]提取并分析了氣體閥門聲發(fā)射信號特征參數(shù),結(jié)合泄漏量之間建立起關(guān)系對泄漏信號進(jìn)行識(shí)別。從大量的研究論文可以看出,聲發(fā)射技術(shù)已經(jīng)得到了廣泛的認(rèn)可,國外也已經(jīng)出現(xiàn)了基于聲發(fā)射的安全閥泄漏檢測裝置如圖3 所示。隨著國內(nèi)相關(guān)技術(shù)的發(fā)展,應(yīng)力波泄漏檢測技術(shù)所涉及的硬件設(shè)備已經(jīng)得到了國產(chǎn)化,檢測傳感器的成本也大幅降低,該技術(shù)有望在閥門泄漏檢測中得到廣泛應(yīng)用。

    圖3 基于聲發(fā)射技術(shù)的安全閥泄漏檢測裝置Fig.3 Safety valve leakage detection device based on acoustic emission technology

    但聲發(fā)射技術(shù)也存在很多亟待解決的問題。首先,現(xiàn)有的聲發(fā)射泄漏檢測主要為定性分析,理論上通過結(jié)構(gòu)分析、測試標(biāo)定的方式能夠?qū)崿F(xiàn)一定精度的定量檢測,但閥門結(jié)構(gòu)類型眾多,口徑、材料配合復(fù)雜,想要實(shí)現(xiàn)定量檢測仍需要完成大量的工作;另外,如果將聲發(fā)射檢測技術(shù)作為一種在線檢測技術(shù),如何解決現(xiàn)場機(jī)械振動(dòng)、介質(zhì)湍動(dòng)等導(dǎo)致的聲發(fā)射系統(tǒng)泄漏檢測誤報(bào)問題,也是聲發(fā)射技術(shù)推廣不可回避的問題。

    (4)光纖傳感技術(shù)。

    基于光纖技術(shù)的傳感器能夠?qū)崿F(xiàn)對應(yīng)變、溫度的檢測,同時(shí)其耐高溫能力促使其在很多工況中具有不可取代的優(yōu)勢。通過對應(yīng)變、溫度的檢測,不但可以對閥體變形、閥桿受力進(jìn)行檢測,還可以對閥門的內(nèi)漏、外漏進(jìn)行監(jiān)測。同時(shí)光纖傳感器具有可長距離、多點(diǎn)信號傳輸?shù)奶攸c(diǎn),特別適合長輸管線等系統(tǒng)中閥門的故障檢測。葉子等[29]對閥門發(fā)生泄漏時(shí)伴隨產(chǎn)生的聲發(fā)射(與前述應(yīng)力波檢測相同)現(xiàn)象,利用光纖的光彈效應(yīng),實(shí)現(xiàn)對超聲信號的探測和提取并對閥門泄漏實(shí)地測試驗(yàn)證。吳小飛等[30]提出了利用光纖的溫度檢測能力實(shí)現(xiàn)對閥門內(nèi)漏的檢測技術(shù)。師琪等[31]提出了一種基于光纖光柵(FBG)傳感器的智能螺栓,有效實(shí)現(xiàn)對螺栓預(yù)緊力以及螺栓溫度的檢測。

    光纖傳感技術(shù)具備很多優(yōu)點(diǎn),但在推廣過程中也遇到了很多問題,其中包括光纖信號解調(diào)儀價(jià)格昂貴、裸光纖容易折斷、高溫工況光纖與結(jié)構(gòu)連接困難、結(jié)構(gòu)變形信號需要與溫度導(dǎo)致的變形進(jìn)行解耦等。

    1.3 故障識(shí)別算法研究現(xiàn)狀

    隨著各種識(shí)別技術(shù)研究的不斷深入,故障識(shí)別算法研究取得了非常顯著的成就。周成江[32]用CEEMD 方法對高壓隔膜泵單向閥振動(dòng)信號進(jìn)行分解,將特征向量輸入PSO-LSSVM 模型進(jìn)行故障診斷。錢恩麗[33]采用ICEEMD 與CMFDE 的方法對處于大量噪聲工況下的單向閥做出早期的故障診斷研究。王金東等[34]基于VMD 和改進(jìn)多尺度熵,結(jié)合極限學(xué)習(xí)機(jī)對往復(fù)壓縮機(jī)氣閥進(jìn)行故障診斷分類,實(shí)現(xiàn)了故障的正確識(shí)別。吳鵬等[35]基于小波包分解-KPCA-SVM 的技術(shù),對壓縮機(jī)氣閥故障進(jìn)行了診斷。周意賀等[36]基于小波包分解與支持向量機(jī)SV 對往復(fù)式壓縮機(jī)網(wǎng)狀氣閥進(jìn)行了故障診斷研究。馮澤仲等[37]基于循環(huán)頻譜相干(CSCoh)和深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DCNN)的方法識(shí)別隔膜泵單向閥故障診斷。故障特征識(shí)別有很多種方法,一種采用變量對模型的不同響應(yīng)進(jìn)行分類,如靈敏度;另外一種是指考慮變量之間的相互關(guān)系,根據(jù)特征變量之間的信息選擇合適的特征。理論上通過建立變量與響應(yīng)之間的關(guān)系就能夠建立相應(yīng)的故障識(shí)別模型,但閥門作為介于靜設(shè)備與動(dòng)設(shè)備之間的一種過渡型設(shè)備,其動(dòng)作次數(shù)相比泵、壓縮機(jī)等動(dòng)設(shè)備要少很多,所以其故障識(shí)別無法基于海量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,而更多的需要依賴?yán)碚摲治龊蛯<蚁到y(tǒng)來實(shí)現(xiàn)。

    1.4 檢維修策略研究現(xiàn)狀

    維修策略是指針對產(chǎn)品劣化情況而制定的維修方針,包括決策依據(jù)、維修措施及執(zhí)行時(shí)機(jī),許多學(xué)者對基于故障識(shí)別的檢維修策略進(jìn)行了研究。江秀紅等[38]將維修重要度和目標(biāo)導(dǎo)向法進(jìn)行結(jié)合,提出了系統(tǒng)預(yù)測性維修的總體思路,并搭建了綜合系統(tǒng)可靠性評估、單元重要性評價(jià)、維修策略制定為一體的預(yù)測性維修平臺(tái),制定維修措施。王建新等[39]通過智能傳感器采集商用車制造設(shè)備數(shù)據(jù)形成數(shù)據(jù)庫 MySQL,并對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、診斷、預(yù)測和決策,再結(jié)合專家診斷數(shù)據(jù)庫和建立診斷模型,運(yùn)用AI 診斷設(shè)備狀態(tài)并生成診斷報(bào)告。楊中卿等對核電廠主變壓器開展基于在線監(jiān)測技術(shù)的預(yù)測性維修技術(shù)研究,先梳理核電主變壓器的故障模式及對應(yīng)的預(yù)防性維修策略,再找到表征狀態(tài)的參數(shù),研究這些參數(shù)與在線監(jiān)測技術(shù)手段之間的技術(shù)關(guān)系,最后得到主變壓器預(yù)防性維修策略優(yōu)化方案[40-43]?;诠收献R(shí)別的檢維修策略主要是根據(jù)系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)形成數(shù)據(jù)庫,通過對數(shù)據(jù)識(shí)別故障、診斷分析等,再結(jié)合人工經(jīng)驗(yàn)判斷,給出正確合理的維護(hù)維修建議。

    但閥門的維修并不只需要完成故障識(shí)別,更需要完成對維修介入時(shí)間、維修后果影響等系統(tǒng)的分析,但現(xiàn)階段針對閥門設(shè)備的檢維修策略相對較少,閥門仍以主設(shè)備維修策略的附帶產(chǎn)品出現(xiàn)。閥門的維修策略更多傾向于產(chǎn)品是否能夠服役到下一個(gè)檢修周期,而并不關(guān)心不同的維修策略對整體運(yùn)行成本及失效風(fēng)險(xiǎn)的影響。

    2 閥門故障診斷技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀

    基于前述故障檢測傳感器、故障診斷算法、預(yù)測性維修策略中的兩項(xiàng)或三項(xiàng)內(nèi)容進(jìn)行集成就可以形成初步的商業(yè)化故障診斷設(shè)備并真正意義上實(shí)現(xiàn)閥門的預(yù)測性維修。在已有的閥門故障診斷設(shè)備中,相關(guān)產(chǎn)品可大致分為兩大類,一類通過智能定位器、智能電動(dòng)執(zhí)行器對執(zhí)行器推力、閥位等狀態(tài)參數(shù)進(jìn)行檢測,實(shí)現(xiàn)對閥門故障的診斷,此類技術(shù)多應(yīng)用于控制閥領(lǐng)域;另外一類產(chǎn)品則通過在閥門外部單獨(dú)設(shè)置檢測裝置,同樣通過對推力、閥位、振動(dòng)等監(jiān)測數(shù)據(jù)的分析實(shí)現(xiàn)對閥門的故障診斷,此類產(chǎn)品多應(yīng)用于間歇工作的開關(guān)控制閥中。

    2.1 基于智能定位器、智能電動(dòng)執(zhí)行器的故障診斷技術(shù)

    早期的閥門預(yù)測性維修主要是基于智能儀表和專用診斷設(shè)備。美國FISHER 早前推出了FIELDVUE DVC 的數(shù)字式閥門定位器和AMS ValveLink 控制閥診斷軟件(如圖4 所示),能夠?qū)﹂y門的狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測。德國Foxboro 研發(fā)了SRD960/991 數(shù)字式閥門定位器和VALcareTM 控制閥診斷軟件,結(jié)合PACTware平臺(tái)進(jìn)行故障診斷。德國SAMSON 以具有故障識(shí)別、邏輯推理和魯棒性的專家系統(tǒng)為基礎(chǔ),聯(lián)合數(shù)字式閥門定位器,實(shí)現(xiàn)閥門預(yù)測性維修。日本azbil(山武)開發(fā)的SVP 3000 數(shù)字式閥門定位器和Valstaff 閥門診斷軟件能夠?qū)﹂y門卡滯、動(dòng)作速度、移動(dòng)距離、零位開度等進(jìn)行分析診斷。

    圖4 FISHER-VALVELINK 產(chǎn)品Fig.4 FISHER-VALVELINK products

    除基于智能定位器對氣動(dòng)閥門進(jìn)行故障診斷外,基于電動(dòng)執(zhí)行器同樣能夠?qū)崿F(xiàn)對閥門的故障診斷與預(yù)測性維修,二者思路基本相同,通過采集電動(dòng)執(zhí)行器輸出扭矩、輸入電流、閥位等信息,并基于故障診斷系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對閥門故障的檢測。該類閥門故障診斷與系統(tǒng)以ROTORK IQ 系列智能電動(dòng)執(zhí)行器(見圖5)及其配套IQ insight 平臺(tái)最具代表性。該故障檢測系統(tǒng)能夠?qū)^載、磨損等閥門故障進(jìn)行檢測,并能夠基于歷史數(shù)據(jù)完成對閥門潛在故障的預(yù)測。

    圖5 ROTORK IQ INSIGHT 故障診斷型智能電動(dòng)執(zhí)行器Fig.5 ROTORK IQ INSIGHT fault-diagnosis type intelligent electric actuator

    國內(nèi)老牌智能定位器生產(chǎn)商重慶川儀調(diào)節(jié)閥有限公司也在多年前推出了自主生產(chǎn)的智能定位器產(chǎn)品,并在該產(chǎn)品的基礎(chǔ)上開發(fā)出了能夠?qū)崿F(xiàn)閥門故障診斷的HVP20 系列智能定位器產(chǎn)品,如圖6 所示。

    2.2 基于外接設(shè)備的閥門故障診斷技術(shù)

    對于很多沒有配置智能定位器及智能電動(dòng)執(zhí)行器的閥門,無法基于智能定位器及電動(dòng)執(zhí)行器實(shí)現(xiàn)對閥門基礎(chǔ)參數(shù)的采集,所以發(fā)展出了獨(dú)立于閥門的外接式閥門故障診斷系統(tǒng)。此類檢測裝置主要針對單值較高的關(guān)鍵工藝閥門產(chǎn)品,所以在核電系統(tǒng)中此類技術(shù)推廣較早,使用也較為成熟,其中最具代表性的產(chǎn)品為Teledyne 公司的QuikLook 產(chǎn)品。此類裝置所采用的數(shù)據(jù)采集裝置一般不對原有閥門產(chǎn)品產(chǎn)生附加影響,特別是不會(huì)采用侵入性檢測。常見外接檢測裝置及手段包括:使用外貼應(yīng)變片方式實(shí)現(xiàn)對閥桿推力、扭矩的測量,使用拉線、紅外等位移傳感器實(shí)現(xiàn)對閥門開度測量,使用外貼壁面聲發(fā)射傳感器測量閥門內(nèi)泄漏等?;诓杉瘮?shù)據(jù),故障診斷系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)閥門現(xiàn)存故障及潛在故障的檢測。類似的產(chǎn)品還包括Crane 公司的VOTES、AREVA 公司的ADAM?and SIPLUG 等。

    上述裝置主要針對核電閥門產(chǎn)品,能夠?qū)崿F(xiàn)的檢測及故障識(shí)別功能非常強(qiáng)大,但對于多點(diǎn)實(shí)時(shí)監(jiān)測難度較大。近年來也陸續(xù)出現(xiàn)了多個(gè)專門針對批量閥門故障實(shí)施監(jiān)測的平臺(tái),如ConditionALL 等。此類產(chǎn)品造價(jià)更低,模塊化安裝更加方便,已經(jīng)在石化等民用流程工業(yè)中得到了應(yīng)用。圖7 示出ConditionALL 產(chǎn)品及平臺(tái)。

    圖7 ConditionALL 閥門智能診斷平臺(tái)Fig.7 ConditionALL valve intelligent diagnosis platform

    圖8 閥門預(yù)測性維修分級Fig.8 Predictive maintenance grading of valves

    在常規(guī)流程工業(yè)中,關(guān)斷閥的重要程度較低,所以相關(guān)技術(shù)應(yīng)用推廣較為困難。但在核電系統(tǒng)中,重要關(guān)斷閥門的故障診斷需求卻非常迫切。中核蘇閥科技實(shí)業(yè)股份有限公司在近年也研發(fā)了基于外接設(shè)備的故障診斷設(shè)備,通過該設(shè)備能夠?qū)﹂l閥等閥門的故障進(jìn)行在線、離線診斷。

    2.3 兩類故障診斷設(shè)備優(yōu)缺點(diǎn)對比

    兩類故障診斷系統(tǒng)對比見表2。

    表2 兩類閥門故障診斷系統(tǒng)優(yōu)缺點(diǎn)對比Tab.2 Comparison of the advantages and disadvantages of the two types of valve fault diagnosis systems

    2.4 基于RBI 的預(yù)測性維修技術(shù)

    雖然近幾年預(yù)測性維修的概念在閥門中應(yīng)用的熱度快速升高,但實(shí)際上閥門的預(yù)測性維修技術(shù)早在20 世紀(jì)90 年代就已經(jīng)隨著基于風(fēng)險(xiǎn)的檢驗(yàn)(Risk-Based Inspection,RBI)技術(shù)引進(jìn)并在中國得到了一定程度的落地實(shí)施。RBI 技術(shù)屬于典型的預(yù)測性維修技術(shù),其基于失效概率與失效后果的綜合考慮后制定相應(yīng)的維修技術(shù)。該技術(shù)引入后對于閥門行業(yè)而言最大的作用在于對安全閥校驗(yàn)周期的延長(通常情況下要求安全閥每1 年校驗(yàn)1 次,通過RBI 分析后可以將校驗(yàn)周期延長1 年或更長)。RBI 技術(shù)相對較為成熟并已經(jīng)形成了較為全面的標(biāo)準(zhǔn)體系,包括國外的API 581 Risk-Based Inspection Technology,以及國內(nèi)的GB/T 26610.1~GB/T 26610.5 承壓設(shè)備系統(tǒng)基于風(fēng)險(xiǎn)的檢驗(yàn)實(shí)施系列標(biāo)準(zhǔn)。該標(biāo)準(zhǔn)中給出的安全閥失效概率計(jì)算方法就屬于典型的“經(jīng)驗(yàn)?zāi)P汀保ㄍ紶柲P停?,基于?biāo)準(zhǔn)中給出的參考參數(shù)就能夠計(jì)算獲得安全閥在某個(gè)使用周期內(nèi)的失效概率。RBI 標(biāo)準(zhǔn)中給出的基于風(fēng)險(xiǎn)的維修策略制定方法可以作為其他類型閥門預(yù)測性維修過程中維修策略制定的重要參考。

    國內(nèi)多家檢驗(yàn)機(jī)構(gòu),包括:中國特檢院、上海特檢院等,均具備開展RBI 的能力,并可對安全閥的延期校驗(yàn)進(jìn)行評估。但現(xiàn)有的標(biāo)準(zhǔn)中僅對安全閥的延期校驗(yàn)進(jìn)行了規(guī)定,對于常規(guī)手動(dòng)閥、控制閥等非強(qiáng)制年檢類閥門并未進(jìn)行明確的規(guī)定,所以想要基于風(fēng)險(xiǎn)制定常規(guī)閥門的維修策略仍需要繼續(xù)開展相關(guān)工作。

    當(dāng)然,在現(xiàn)有安全閥延期校驗(yàn)技術(shù)實(shí)施過程中也發(fā)現(xiàn)不少的問題:(1)默認(rèn)通過檢維修后的安全閥狀態(tài)與出廠狀態(tài)一致;(2)不同品牌安全閥具有相同的失效概率;(3)歷史檢修數(shù)據(jù)未系統(tǒng)考慮等。上述問題至少在感官上與實(shí)際情況存在較大的偏差,想要實(shí)現(xiàn)更加完善的預(yù)測性維修還需要有更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)加以支撐。

    3 閥門預(yù)測性維修面臨困難及發(fā)展方向

    如果將閥門預(yù)測性維修系統(tǒng)進(jìn)行分級,可以大致分為3 個(gè)級別:L1 級(人工簡單閾值診斷+常規(guī)維修策略),系統(tǒng)中設(shè)置某一參數(shù)報(bào)警閾值,該參數(shù)可以直接或間接通過測量數(shù)據(jù)簡單計(jì)算獲得,例如通過智能定位器檢測到的執(zhí)行器壓力就能夠計(jì)算獲得執(zhí)行器所產(chǎn)生的推力,當(dāng)執(zhí)行器推力超過設(shè)定閾值范圍,則故障診斷系統(tǒng)提醒報(bào)警,達(dá)到報(bào)警則直接進(jìn)行維修;L2 級(人工復(fù)雜邏輯診斷+綜合維修策略),故障診斷系統(tǒng)能夠基于檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜運(yùn)算,獲得閥門更多狀態(tài)參數(shù),例如故障診斷系統(tǒng)通過對比往期閥門開啟過程開啟速度、開啟力數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)對后續(xù)閥門是否會(huì)出現(xiàn)卡阻提前預(yù)判,并綜合已經(jīng)設(shè)定的其他維修策略(如風(fēng)險(xiǎn)損失等)給出相應(yīng)的預(yù)測性維修建議;L3級(AI 智能診斷+智能維修策略),基于AI 大數(shù)據(jù)技術(shù),故障診斷系統(tǒng)可通過歷史檢測數(shù)據(jù)及實(shí)時(shí)檢測數(shù)據(jù)對閥門可能存在的各種直接關(guān)聯(lián)、間接關(guān)聯(lián)、表面無關(guān)聯(lián)故障進(jìn)行識(shí)別,并結(jié)合其他設(shè)備的AI 分析結(jié)果,綜合考慮全廠各種因素,制定最佳維修策略。

    現(xiàn)有的大部分閥門故障診斷系統(tǒng)已經(jīng)完成L1 級別開發(fā),部分已經(jīng)完成L2 級開發(fā)(國內(nèi)產(chǎn)品還基本處于L1 級),但距離L3 級仍有較大差距。想要進(jìn)一步提升面臨來自技術(shù)以及管理方面的各種挑戰(zhàn)。

    3.1 技術(shù)挑戰(zhàn)

    3.1.1 檢測設(shè)備

    雖然現(xiàn)有的檢測設(shè)備品類眾多,能夠檢測的參數(shù)也較為全面,但相關(guān)設(shè)備想要實(shí)現(xiàn)對閥門故障的在線和離線監(jiān)測仍然面臨非常多的考驗(yàn)。(1)成本。現(xiàn)有的高精度檢測設(shè)備的成本仍然偏高,無論是聲發(fā)射檢測設(shè)備、振動(dòng)檢測設(shè)備,還是紅外檢測設(shè)備的造價(jià)仍較高,如果想要實(shí)現(xiàn)相關(guān)技術(shù)的大面積推廣,成本是繞不開的話題。(2)功耗。對于工業(yè)現(xiàn)場特別是已經(jīng)投用的設(shè)備中想要附加在線檢測設(shè)備很難從現(xiàn)場獲得供電(受限于現(xiàn)場布置及防爆要求),如何控制檢測設(shè)備功耗實(shí)現(xiàn)獨(dú)立電源長期工作,對在線檢測的實(shí)現(xiàn)非常重要。(3)信號傳輸。對于不依賴定位器、電動(dòng)執(zhí)行器的檢測設(shè)備,無法借用已有通信渠道,只能獨(dú)立建立通訊渠道,如何保證通訊滿足現(xiàn)場防爆、安全等要求也是不得不考慮的問題。(4)信號處理?,F(xiàn)場工業(yè)環(huán)境與實(shí)驗(yàn)室環(huán)境存在較大差異,如何通過高效數(shù)據(jù)過濾的方式將無效信號剔除是后續(xù)故障診斷結(jié)果是否準(zhǔn)確的重要基礎(chǔ)。

    3.1.2 故障識(shí)別

    閥門產(chǎn)品雖然只是機(jī)械工業(yè)產(chǎn)品中非常小的一個(gè)分支,但閥門產(chǎn)品的種類、規(guī)格非常多,單就大類而言包括蝶閥、球閥、閘閥、截止閥、調(diào)節(jié)閥、止回閥、安全閥等,根據(jù)功能的不同則包括更多的分類。同時(shí)每一種閥門類型下又包含各種結(jié)構(gòu)的不同產(chǎn)品,每種結(jié)構(gòu)產(chǎn)品的工作原理及特點(diǎn)各不相同,因此導(dǎo)致不同類型、不同工作原理的閥門會(huì)存在不同的故障表現(xiàn),故障原因也將存在巨大差異。各種閥門故障類型及其表現(xiàn)是故障診斷技術(shù)的基礎(chǔ),所以建立常見各類型閥門對應(yīng)故障及其故障特征庫是閥門預(yù)測性維修研究的重點(diǎn)也是難點(diǎn)所在。另外,在實(shí)際應(yīng)用中,一種故障可能對應(yīng)若干種征兆;一種征兆也可能由多個(gè)故障所致,這再次增加了故障識(shí)別的難度。

    建立專家?guī)斓姆绞胶芏?,包括前述的?jīng)驗(yàn)分析以及最近發(fā)展迅速的人工智能,但無論何種方法,數(shù)據(jù)的歸集最終都需要進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)搜集和試驗(yàn)。從數(shù)據(jù)中提取特征參量,不但需要在海量數(shù)據(jù)中進(jìn)行篩選,還需要能夠?qū)Ω鞣N參量進(jìn)行歸類對比,只有這樣才能夠?qū)崿F(xiàn)對故障的準(zhǔn)確識(shí)別。所以,如何收集數(shù)據(jù)并通過軟硬件相結(jié)合的方法,對數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選,再在篩選數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上通過特征識(shí)別、特征對比的方式實(shí)現(xiàn)特征參量與故障之間的關(guān)聯(lián)識(shí)別是閥門預(yù)測性維修中的難點(diǎn),也是建立高精度故障識(shí)別算法的基礎(chǔ)。

    3.1.3 維修策略

    目前對于閥門PdM 策略方面的研究還較少,需要根據(jù)閥門故障預(yù)測結(jié)果進(jìn)行維護(hù)操作,但這樣的操作所帶來的收益并不明確。維修策略需要決策依據(jù)、維修措施及執(zhí)行時(shí)機(jī)3 方面相結(jié)合,選擇決策方法比如數(shù)學(xué)模型法、人工智能方法或者仿真方法等。這個(gè)過程需要豐富的專業(yè)知識(shí)和閥門檢維修工作經(jīng)驗(yàn),以便做出經(jīng)濟(jì)合理的維修決策。如何有效地融合多源數(shù)據(jù)并提取有用的高級功能進(jìn)行預(yù)測仍然是一個(gè)懸而未決的問題。

    3.2 管理挑戰(zhàn)

    預(yù)測性維修除技術(shù)方面的挑戰(zhàn)外,擺在行業(yè)面前的另外一個(gè)難題來自于管理方面。(1)數(shù)據(jù)傳輸安全,現(xiàn)代工業(yè)對于現(xiàn)場數(shù)據(jù)傳輸有明確的安全性要求,一方面是為了保護(hù)專利工藝參數(shù),另一方面是為了防止惡意的反向控制,在這種條件下如何實(shí)現(xiàn)監(jiān)測數(shù)據(jù)的傳輸仍面臨巨大的挑戰(zhàn);(2)如何實(shí)現(xiàn)利益共享,預(yù)測性維修技術(shù)的推廣涉及到設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、使用、維修、監(jiān)管等多個(gè)領(lǐng)域,如何挖掘各方在預(yù)測性維修方面的利益點(diǎn),對于推動(dòng)預(yù)測性維修技術(shù)的發(fā)展至關(guān)重要;(3)“一平臺(tái)”,如果要求用戶針對每一類設(shè)備都添置一套智能運(yùn)維平臺(tái),用戶的管理成本將極高,如何建立統(tǒng)一的共享平臺(tái),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的共享互聯(lián)且利益共享顯得最為迫切。

    4 結(jié)語

    無論在軍用領(lǐng)域還是民用領(lǐng)域的應(yīng)用中,系統(tǒng)對閥門運(yùn)行的可靠性要求越來越高。雖然目前在閥門故障診斷技術(shù)方面已取得了一些應(yīng)用成效,但在如下幾個(gè)方面仍存較多問題:(1)低成本高可靠性閥門故障識(shí)別專用傳感器;(2)低功耗數(shù)據(jù)原位處理、傳輸技術(shù);(3)閥門故障識(shí)別專用算法;(4)基于故障的整體收益最大化維修策略;(5)與其他設(shè)備監(jiān)測、管理系統(tǒng)的共生邏輯。在未來閥門預(yù)測性維修技術(shù)持續(xù)發(fā)展、推廣的過程中還可能陸續(xù)出現(xiàn)其他的各類問題,但筆者相信在不久的將來預(yù)測性維修技術(shù)必將為閥門行業(yè)的發(fā)展帶來新的革命。

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